基于软计算的汽车线控转向系统故障诊断

孔　峰，吴方圆，姚江云
广西工学院电子信息与控制工程系，广西柳州

摘　　　要：针对线控转向汽车的可靠性和安全性以及故障诊断方法的不足，提出了一种基于软计算的汽车线控转向故障诊断方法，该方法利用软计算中的粗糙集和粒子群优化的径向基神经网络进行结合。将粗糙集作为径向基神经网络的输入处理，对样本数据进行属性约简，约简后的属性集作为径向基神经网络的输入以达到缩短网络训练时间的目的。采用粒子群算法对径向基神经网络的基函数中心值和宽度进行编码和寻优，并使用得到的较优中心值和宽度组建径向基神经网络，使得径向基神经网络的样本训练误差相比未优化之前有一定程度的降低。然后使用训练好的神经网络对故障样本进行测试，测试结果表明，该方法加快了神经网络的训练速度，提高了神经网络的诊断准确度。

关　键　词：软计算；线控转向系统；故障诊断；粗糙集；径向基神经网络；粒子群优化

１　引　言
本文将粗糙集和粒子群算法优化的ＲＢＦ神经网络结合起来，应用于汽车线控系统的故障诊断中。该方法将粗糙集作为神经网络的输入处理，通过利用粗糙集先对原始信息进行属性及属性值的约简，去除冗余信息，降低信息空间的维度，为神经网络提供一个较为约简的训练集，然后再用粒子群算法确定基函数的中心值和宽度并建立神经网络。这样的结合方式不仅缩短了神经网络的学习和训练时间，提高了系统反应速度，而且可以充分发挥神经网络抗噪性的优势，达到提高神经网络整体性能的目的。

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